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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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先说这个雷达日报是啥。我平时靠它盯独立开发的机会：每天早上自动去 19 个国内外信息源扫一圈——App Store 五个区的新应用、 GitHub 热榜、即刻的几个 AI 圈子、 36 氪、少数派、 V2EX 、 Product Hunt 、 Reddit……英文信号自动翻译成中文，再让 AI 从里面挑出值得做的机会、赚钱案例、产品灵感，整理成一份日报。
这次我把日报做成了网站，打开浏览器就能看，历史日报按日期排好，随时翻阅。
功能说几个我天天在用的：
•日报时间线：每天的 AI 精选日报，按日期排列，往前翻很方便
•小程序机会：所有能落地成小程序的选题单独聚合，还能按关键词筛——这是我给自己留的模块，因为我现在盯的就是小程序方向
•信号流： 19 个平台的原始信号，像热榜一样一屏扫完
•收藏：看到好机会点一下收藏，一键复制全文，丢给 AI 帮我分析
https://mp.weixin.qq.com/s/3gKqljaCJcR23sBx_U1y0w
@aigc1024
这显然不是一次普通的组织调整，而是准备正面追着 WorkBuddy 打！！
WorkBuddy想从桌面接管办公任务，豆包直接借飞书进入企业内部。
飞书真正值钱的，不只是文档、会议和表格，而是大量“先进团队”沉淀下来的组织关系、业务数据和工作流程。
豆包接入飞书之后，拿到的是企业AI最难获得的东西：
数据、权限、流程和执行入口。
飞书已经不再只是一款协同办公软件，而会变成豆包的企业版操作系统。
很多企业AI应用场景有了更高效的落地方案！
有人已经嗅到了一万个变现机会！！
有人还在被豆包的月费劝退。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
PromptLens
一个AI视频提示词分析工具，通过分析现有视频内容，反推出有效的AI视频提示词，并支持视频剪辑和音频分析功能，实现AI视频创作闭环。
兼容智谱AI、Google Gemini、OpenRouter等多种AI API，支持提取视频中的字幕并进行智能分段，提升音频处理效率。
https://github.com/raojiacui/prompt-lens
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一个AI视频提示词分析工具，通过分析现有视频内容，反推出有效的AI视频提示词，并支持视频剪辑和音频分析功能，实现AI视频创作闭环。
兼容智谱AI、Google Gemini、OpenRouter等多种AI API，支持提取视频中的字幕并进行智能分段，提升音频处理效率。
https://github.com/raojiacui/prompt-lens
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复制：
“你现在是一名顶级 AI 提示词架构师。我只告诉你使用场景和目标，你负责生成高质量 Prompt。
要求：
1. 自动补充角色、约束、输出格式等隐藏需求。
2. 输出简洁版和进阶版两个版本。
3. 结构清晰，删除无效指令，避免歧义。
从现在开始，我提供需求，你直接输出可用 Prompt。”
不会写提示词，就让 AI 帮你写。
@aigc1024
谷歌Vids又整大活了！🚀
只需 1张自拍 + 1段语音，就能一键生成你的AI数字分身！
以后拍视频彻底不用露脸，直接打字就能让自己说、演示、走动～
内向人的视频创作福音！
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只需 1张自拍 + 1段语音，就能一键生成你的AI数字分身！
以后拍视频彻底不用露脸，直接打字就能让自己说、演示、走动～
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概念呢，我能想到的就只有茅台了，茅台是极少的毛利率能做到 90% 的东西。（虽然全世界都是这个打法，但至少海外的两家，还知道把 AI 打包成 Token Plan，本质是把价格降 10 倍来换 C 端增长）。
你以为大模型是水电煤，是农夫山泉，可人销售的价格是茅台。
直到 7 月 31 号那天，DeepSeek V4 Flash 正式版出来，一条斩杀线，把假扮茅台的矿泉水本质暴露出来。
图片2
同一天 Sam 也宣布 Luna 模型降价 80%，我们不妨也套进这公式里也算一算。
如果价格下降 80%，售价就从 10 元降到 2 元，新的毛利率是：
(2 - 1) / 2 = 50%
所以，一个原来毛利率 90% 的模型，价格下降 80% 以后，在成本不变的情况下，毛利率仍然有 50%。
50% 的毛利率，并不是亏钱，仍然有的赚，想想造车行业 20% 的毛利，AI 行业真的已经很幸福了。
之前某圣也说了，如果毛利率是 60%，回本周期大约是 10 个月。
用 10 个月时间，就把推理之外的显卡、研发成本都覆盖了。而通过大幅降价让利，自然获得了行业的口碑传播，这样把运营和销售的钱也省了。这也是让我们可以简化计算的根本原因。
模型太贵，应用就没有空间
模型价格高，还有一个很直接后果：它会把应用层挡在门外。
大家说欸神奇了，AI 这么好的技术，为什么没有什么 2C 应用场景呢？实则是上游你来个 90%，我来个 90%，大家吃肉的实在是太干净了，消费者那边实在啃不动。
一个 AI 应用要付模型调用费，还要付产品、研发、销售、客服、渠道的费用。模型厂商先拿走一大块，应用公司还没开始赚钱，就已经背上了很高的成本。
所以很多产品不是做不出来，也不是没有需求，只是账算不过来。
Coding 场景之所以成立，就是因为程序员的人力成本高，代码模型又能直接参与写代码、调试和交付。普通人的工作当然也需要 AI，只是他们的人力成本往往没有那么高，模型费用就更难被 ROI 覆盖。
现在我们在 Coding 的局部 PMF 里沉浸式捞钱，不要忘了初心想做的是 AGI。
图片3
现在的价格，却只能让 AI 只能先服务最贵的人。
这也是我不太理解的地方。国产模型也好，文本模型也好，视频模型也好，闭源也好，开源也好，我们到底是给谁用的？
如果只是为了出口，卖给海外公司，价格高一点、利润厚一点，至少还能解释成一种商业选择。可现在看起来，大家显然也希望它们服务中国自己的企业和普通人，希望它们提高整个社会的生产效率。那就更应该让更多人用得起。
开源当然不等于免费。但开源至少应该带来更多普及，应该给价格下降留出空间。如果模型开源了，还非要一起协商不能降价，那用户得到的到底是什么？
大家投了很多钱，买了很多算力，做了很多模型，最后却没有多少应用真正长出来，没有多少人真正用得起。
先让更多人用起来
站在初创公司的角度来说，我们没有办法左右模型公司的毛利率，也无法左右资本在 Infra 和模型层的泡沫狂欢，我们只能带着一些无奈，等待正确的事情发生，同时做一些力所能及的事情。
这里不得不提到某神的公司，通过极限的算法，把他们的 Token Plan 做到了 4 折。结果被全行业的媒体喷，说他们打压竞争对手，说他们用投资人的钱补贴用户换增长。但他明明现金流都正了，一个毛利率是负的 AI 应用公司，在尽自己最大的努力让 AI 变得普及，有必要成为人人喊打的对象吗？太神奇了。
我在设计 Cola 的 Token Plan 的时候，发现按照 SaaS 健身房模式，再把利润全部让给用户换增长，4 折的价格其实也不算很夸张。
在测试阶段，我们给 30 美金的套餐开到了 300 美金的 Token 额度，让大家敞开了用。实验结果发现，用户实际使用量只有 30%，如果模型厂商的毛利稍微下降一点，这个 Token Plan 就能盈亏平衡，这个生意就可以做下去。
当然我知道，我们现在都在一个泡沫里。模型公司需要融资，创业公司需要估值，投资人需要故事。大家都想尽快把投入变成利润。
但我觉得某圣说的是对的，AGI 它实则太大了，现在远远还没到只顾着捞钱的时候。用 10 倍成本定价法，实在是太短视了。
AI 的普及需要更低的价格，需要更多人真实地使用，需要更多小公司有机会试错。很多现在算不过来的场景，才有机会慢慢算过来。
这件事最终会影响社会面的生产力，也会影响一个社会面对未来的能力。
所以我最近一直在跟合作的厂商们真诚沟通，希望他们定价的时候可以把目光放长远，可以考虑把毛利降下来。
虽然大模型没有直接数据飞轮，但你看 V4 从预览到正式版的大幅提升，只要 RL 算法好，场景数据也是非常有用的，不要等到大家都提升之后，自己再花钱去买数据。
数据好买，时机难买。
别急着把 AI 变成一台赚钱机器，先让更多人把 AI 用起来吧。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1gYDELnZ0tFum0S8Tx0Oow
@aigc1024
你以为大模型是水电煤，是农夫山泉，可人销售的价格是茅台。
直到 7 月 31 号那天，DeepSeek V4 Flash 正式版出来，一条斩杀线，把假扮茅台的矿泉水本质暴露出来。
图片2
同一天 Sam 也宣布 Luna 模型降价 80%，我们不妨也套进这公式里也算一算。
如果价格下降 80%，售价就从 10 元降到 2 元，新的毛利率是：
(2 - 1) / 2 = 50%
所以，一个原来毛利率 90% 的模型，价格下降 80% 以后，在成本不变的情况下，毛利率仍然有 50%。
50% 的毛利率，并不是亏钱，仍然有的赚，想想造车行业 20% 的毛利，AI 行业真的已经很幸福了。
之前某圣也说了，如果毛利率是 60%，回本周期大约是 10 个月。
用 10 个月时间，就把推理之外的显卡、研发成本都覆盖了。而通过大幅降价让利，自然获得了行业的口碑传播，这样把运营和销售的钱也省了。这也是让我们可以简化计算的根本原因。
模型太贵，应用就没有空间
模型价格高，还有一个很直接后果：它会把应用层挡在门外。
大家说欸神奇了，AI 这么好的技术，为什么没有什么 2C 应用场景呢？实则是上游你来个 90%，我来个 90%，大家吃肉的实在是太干净了，消费者那边实在啃不动。
一个 AI 应用要付模型调用费，还要付产品、研发、销售、客服、渠道的费用。模型厂商先拿走一大块，应用公司还没开始赚钱，就已经背上了很高的成本。
所以很多产品不是做不出来，也不是没有需求，只是账算不过来。
Coding 场景之所以成立，就是因为程序员的人力成本高，代码模型又能直接参与写代码、调试和交付。普通人的工作当然也需要 AI，只是他们的人力成本往往没有那么高，模型费用就更难被 ROI 覆盖。
现在我们在 Coding 的局部 PMF 里沉浸式捞钱，不要忘了初心想做的是 AGI。
图片3
现在的价格，却只能让 AI 只能先服务最贵的人。
这也是我不太理解的地方。国产模型也好，文本模型也好，视频模型也好，闭源也好，开源也好，我们到底是给谁用的？
如果只是为了出口，卖给海外公司，价格高一点、利润厚一点，至少还能解释成一种商业选择。可现在看起来，大家显然也希望它们服务中国自己的企业和普通人，希望它们提高整个社会的生产效率。那就更应该让更多人用得起。
开源当然不等于免费。但开源至少应该带来更多普及，应该给价格下降留出空间。如果模型开源了，还非要一起协商不能降价，那用户得到的到底是什么？
大家投了很多钱，买了很多算力，做了很多模型，最后却没有多少应用真正长出来，没有多少人真正用得起。
先让更多人用起来
站在初创公司的角度来说，我们没有办法左右模型公司的毛利率，也无法左右资本在 Infra 和模型层的泡沫狂欢，我们只能带着一些无奈，等待正确的事情发生，同时做一些力所能及的事情。
这里不得不提到某神的公司，通过极限的算法，把他们的 Token Plan 做到了 4 折。结果被全行业的媒体喷，说他们打压竞争对手，说他们用投资人的钱补贴用户换增长。但他明明现金流都正了，一个毛利率是负的 AI 应用公司，在尽自己最大的努力让 AI 变得普及，有必要成为人人喊打的对象吗？太神奇了。
我在设计 Cola 的 Token Plan 的时候，发现按照 SaaS 健身房模式，再把利润全部让给用户换增长，4 折的价格其实也不算很夸张。
在测试阶段，我们给 30 美金的套餐开到了 300 美金的 Token 额度，让大家敞开了用。实验结果发现，用户实际使用量只有 30%，如果模型厂商的毛利稍微下降一点，这个 Token Plan 就能盈亏平衡，这个生意就可以做下去。
当然我知道，我们现在都在一个泡沫里。模型公司需要融资，创业公司需要估值，投资人需要故事。大家都想尽快把投入变成利润。
但我觉得某圣说的是对的，AGI 它实则太大了，现在远远还没到只顾着捞钱的时候。用 10 倍成本定价法，实在是太短视了。
AI 的普及需要更低的价格，需要更多人真实地使用，需要更多小公司有机会试错。很多现在算不过来的场景，才有机会慢慢算过来。
这件事最终会影响社会面的生产力，也会影响一个社会面对未来的能力。
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@aigc1024
Claude 又升级了。
现在你可以直接问它：“哪些职业最依赖 AI？”“哪些工作正在被自动化？”
回答不再只是模型生成，而是直接来自 Anthropic Economic Index 的真实使用数据。
AI 不仅能回答问，现在还能用数据告诉你，这个世界到底是怎么使用 AI 的。 https://x.com/claudeai/status/2079979809606664564
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现在你可以直接问它：“哪些职业最依赖 AI？”“哪些工作正在被自动化？”
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